机器学习线性回归梯度下降算法

介绍了机器学习中一个基本的实例线性回归

文章目录数据导入作图:我们可以先把这些离散的点在散点图上呈现出来,对数据有一个直观的感受,根据数据点的分布去选者一个合适的模型。向量化:将数据数据向量化:分成两个维度,第一维所有的行都要,X是前面所有

本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记,比较潦草,有兴趣的可以看一看。 知识点概要: 1、多元梯度下降法 2、特征与多项式回归 3、正规方程 4、正规方程在矩阵不可逆的情况下的解法 5、编程技巧

本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记,比较潦草,有兴趣的可以看一看。 知识点概要: 1、假设函数 2、代价函数 3、梯度下降法 4、如何选择学习率 5、关于线性回归的梯度下降

总结常见的机器学习线性回归的方法,最小二乘法、局部加权法、岭回归、Lasso回归、多项式回归公式推导过程

本代码主要利用Python工具实现线性回归，简单明了，易于理解

python机器学习之线性回归详解

Python机器学习数据多元线性回归

线性回归项目 欢迎来到线性回归项目，线性代数是很多机器学习算法的基础，在这个项目中，你将不借助任何库，用你之前所学来解决一个线性回归问题 你可以在 https://github.com/nd009/l

梯度下降的原理应用在监督学习的各个算法中,它的作用至关重要。但是,在学习过程中萌发了一个疑问,偏导数代表函数值在某个点某个变量上的变化方向和速度(变量变化1个单位,函数值变化偏导数个单位,此单位越小越